self.proEmbedding = nn.Embedding(pro_voc_len, d_model, proPaddingIdx)
时间: 2023-12-10 22:23:42 浏览: 28
这段代码是在使用 PyTorch 构建神经网络时,创建了一个 Embedding 层,用于将一个离散的词汇表中的每个单词映射到一个 d_model 维度的向量空间中。其中,pro_voc_len 是指词汇表的大小,d_model 是指向量空间的维度,proPaddingIdx 是指词汇表中的 padding token 的索引,用于在输入序列长度不足时进行填充。
相关问题
class Encoder(nn.Module): def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(en_corpus_len,encoder_embedding_num) self.lstm = nn.LSTM(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,batch_first=True) def forward(self,en_index): en_embedding = self.embedding(en_index) _,encoder_hidden =self.lstm(en_embedding) return encoder_hidden解释每行代码的含义
- `class Encoder(nn.Module):` 定义一个名为Encoder的类,继承自nn.Module。
- `def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len):` 定义Encoder类的初始化函数,传入三个参数:encoder_embedding_num(编码器嵌入层的维度),encoder_hidden_num(编码器LSTM隐藏层的维度)和en_corpus_len(英文语料库的长度)。
- `super().__init__()` 调用父类nn.Module的初始化函数。
- `self.embedding = nn.Embedding(en_corpus_len,encoder_embedding_num)` 定义编码器的嵌入层,使用nn.Embedding类,将英文语料库的长度和编码器嵌入层的维度作为参数传入。
- `self.lstm = nn.LSTM(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,batch_first=True)` 定义编码器的LSTM层,使用nn.LSTM类,将编码器嵌入层的维度和编码器LSTM隐藏层的维度作为参数传入,并设置batch_first参数为True,表示输入数据的第一维是batch_size。
- `def forward(self,en_index):` 定义Encoder类的前向传播函数,传入一个参数en_index(英文句子的索引序列)。
- `en_embedding = self.embedding(en_index)` 将英文句子的索引序列通过嵌入层转换为嵌入向量。
- `_,encoder_hidden =self.lstm(en_embedding)` 将嵌入向量输入到编码器LSTM层中,获取编码器的最后一个时间步的隐藏状态encoder_hidden。
- `return encoder_hidden` 返回编码器的最后一个时间步的隐藏状态encoder_hidden。
解读这段代码def __init__(self): super(Transformer, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(n_vocab, n_embd) self.pos_emb = nn.Parameter(torch.zeros(1, block_size, n_embd)) self.blocks = nn.ModuleList([Block(n_embd, n_heads) for _ in range(n_layers)]) self.norm = nn.LayerNorm(n_embd) self.fc = nn.Linear(n_embd, n_vocab)
这段代码是一个Transformer模型的初始化函数。首先,调用父类的初始化函数`super(Transformer, self).__init__()`来初始化Transformer类的父类。然后,定义了几个成员变量:
- `self.embedding`是一个词嵌入层,用于将输入的词索引转换为对应的词向量。
- `self.pos_emb`是位置嵌入层,用于表示输入序列中每个位置的信息。
- `self.blocks`是一个由多个`Block`模块组成的列表,每个`Block`模块都是Transformer模型中的一个编码器块。
- `self.norm`是一个层归一化层,用于对编码器块的输出进行归一化。
- `self.fc`是一个线性层,将编码器块的输出投影到词汇表大小的维度,用于生成最终的预测结果。
这段代码是Transformer模型的一部分,用于初始化模型的各个组件。
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